De un vistazo
- Fuente
- Gmyrek, Berg and Bescond (2023). Generative AI and jobs: A global analysis of potential effects on job quantity and quality. International Labour Organization. doi:10.54394/fhem8239 · Sin revisión por pares: otros investigadores aún no lo han comprobado para una revista.
- Cómo se hizo
- Los autores puntuaron las tareas de cada ocupación según hasta qué punto podía hacerlas un modelo de IA generativa (GPT-4), para estimar cuánto están expuestas las ocupaciones en todo el mundo. Análisis de datos. Construye una medida a partir de datos existentes, como registros de puestos y tareas.
- Quién participó
- Ocupaciones y sus tareas, en países de todos los niveles de renta.
- Dónde
- Todo el mundo.
“It predicts that the overwhelming effect of the technology will be to augment occupations, rather than to automate them.” [Prevé que el efecto abrumador de la tecnología será complementar las ocupaciones, más que automatizarlas.]
Qué encontró
- El efecto principal de la IA generativa probablemente será ayudar a las personas en su trabajo, no hacer desaparecer los puestos mediante la automatización.
- El trabajo administrativo es el más expuesto.
- El efecto es mayor en los países de renta alta y de renta media-alta, donde más personas hacen trabajo administrativo.
- Los puestos administrativos emplean a muchas mujeres, así que el efecto es muy distinto según el sexo.
Cuándo se cumple el resultado
La estimación describe lo que la tecnología podría hacer. Que un puesto reciba ayuda o sea sustituido depende de cómo decidan usarla las empresas.
Límites
- Es una previsión basada en puntuaciones de tareas, no un registro de lo que ocurrió.
- Las puntuaciones reflejan un solo modelo de IA en 2023.
Prácticas que usan este estudio
Este estudio respalda: